高速公路设计中遥感图像的作用

利用遥感技术,获取公路沿线基础资料速度快、精度高、信息丰富,为高速公路设计提供了科学依据。结合山西省高速公路遥感技术应用实例,介绍了遥感图像在高速公路设计中的作用。     

图像椒盐噪声滤波的自适应开关插值算法

针对图像中椒盐噪声的特点,利用牛顿插值,提出了一种白适应开关插值滤波方法．结合极大极小值椒盐噪声检测算法和自适应窗口大小方法标识可能的噪声点,然后用迭代图像插值估计方法,利用与当前噪声点近邻的非噪声点或已修复的噪声点消除当前噪声点．对噪声密度为10％-90％的测试图像的仿真结果表明,该算法能在有效抑制噪声的同时较好地保持图像的细节信息．     

遥感图像小波降噪方法的研究

在遥感图像降噪过程中,小波域阈值算法可以有效地降低图像的噪声,但阈值选取往往是固定的,不利于小波算法的计算过程,提出基于Bayesian估计的小波变换的自适应阈值去噪方法,实验证明,该算法能有效地去除噪声,并且能够较好地保护图像细节.     

交通事故现场图像拼接方法研究

在交通事故现场勘测中,利用事故现场俯视摄影图,可全面、快速地记录事故现场信息。通过交通事故现场俯视摄影图像几何校正模型对俯视摄影图进行几何校正后,图像存在视场角度小,局部场景丢失的缺点。在分析几何校正坐标变换数学模型的基础上,提出了基于特征线的交通事故现场照片匹配法,实现了图像拼接;并以例证校验了方法的有效性。     

基于FPGA的图像采集及VGA显示

根据汽车自动防撞系统前端图像采集模块对实时性处理要求高的特点,提出了1种基于FPGA的图像采集及VGA显示系统的设计方案。系统中FPGA主要完成对AD芯片的配置,从数字图像信号中提取时序信息和亮度信号,实现去隔行操作以及产生标准的VGA时序等。实验表明,该方案在满足图像质量要求的同时,较好地兼顾了实时性需求。     

车辆运动模糊图像复原方法

介绍了1种运动模糊图像复原方法,使用维纳滤波进行图像复原,采用误差-参数分析法估计点扩展函数参数,基于概率统计的方法估计噪声参数,并对振铃效应进行处理.实验结果表明,这一方法能够有效地实现模糊图像复原,且对噪声具有较好的鲁棒性.     

基于灰度变换的沥青混合料图像增强及分割实现

数字图像技术是提取和描述沥青混合料细观结构的有效途径,可以通过图像增强、图像分割实现集料和其他组分的分离。通过灰度变换方法调整图像的动态灰度范围,便于进行后续的图像分割处理。结合Matlab软件实现图像的灰度变换增强,同时采用代数运算、除噪滤波进行处理,实现了混合料图像的分割处理及边界识别。     

基于光流卷积网络的粒子图像测速自动掩模及速度场计算

粒子图像测速（PIV）技术是一种定量的非接触式全局速度场测量技术。在船舶与海洋工程领域,PIV实验中拍摄的粒子图像常出现结构物遮挡或自由液面等干扰现象,需要对其进行掩模后计算液相区域速度场。因此,实现PIV图像中干扰区域自动掩模及液相区域速度场高精度计算具有重要的意义。本文基于光流卷积神经网络LiteFlowNet,设计了一种可实现自动掩模及速度场计算的深度学习模型Mask-PIV-LiteFlowNet,并使用基于物体入水PIV实验图像掩模数据集和PIV速度场计算数据集制作的数据集对其进行训练和测试。测试结果表明,该模型能够有效减少临近掩模边界区域的速度场计算错误并能够精细地提取流场小尺度流动信息,相比于当前先进的PIV深度学习模型PIV-LiteFlowNet-en,本文提出的模型在对带结构物的合成粒子图像进行流场计算时精度获得了至少14.5%的提升,计算速度上获得了5.7%的提升。最后,使用楔形体入水PIV图像对提出的模型进行了测试,验证了模型的泛化能力。     

铁路视频运维管理系统设计与实现

铁路视频运维管理系统,旨在建立以视频业务为导向的综合监控平台,实现统一展现和管理,集实时监控、质量评估、生产管理、分析决策、考核评估于一身,从运维系统的设备层、实时分析层、平台层和应用层进行设计,采用结合图诊和网管数据关联的故障定位的方法,实现从底层运行支撑上层业务运行的一体化运维管理系统,辅助运维管理人员判断视频运营...     

基于路测图像与改进 ResNet50 网络的自动驾驶场景天气识别算法

为了充分利用自动驾驶汽车路测图像数据,增加行驶过程中对天气情况识别的准确性,提出了一种基于改进 ResNet50 网络的自动驾驶场景天气识别算法。该算法将 SE 模块与 ResNet50 网络相结合,通过在 ResNet50 网络 4 组模块内加入 SE 模块,以便更好地拟合通道间复杂的鲁棒性。基于自动驾驶汽车路测图像数据对所提算法进行 Python 编程实现,结果表明：SE 模块的加入能够增加算法的鲁棒性和准确性,提高了自动驾驶的天气识别精度。